RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Segmentación automática de imágenes de resonancia magnética cerebral mediante redes neuronales convolucionales
A1 Ayuso Lera, Adrián
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Imágenes de resonancia magnética
K1 Cirugía endoscópica endonasal transesfenoidal
K1 Redes neuronales convolucionales
K1 Segmentación de imágenes médicas
K1 Visión artificial
K1 2490 Neurociencias
AB Actualmente, el uso de redes neuronales convolucionales para lasegmentación de imágenes se ha incrementado en diversas áreas, debido aque en muchos casos el uso de esta tecnología proporciona mejores resultadosque los métodos tradicionales de procesamiento de imágenes.En el sector médico, la segmentación automática de imágenes puederesultar de gran ayuda a la hora de realizar diagnósticos, disminuir riesgos encirugías al proporcionar información relevante sobre la zona a operar, y tambiénpuede resultar de gran utilidad en futuros sistemas de cirugía autónomos.En este Trabajo de Fin de Grado se expone la creación de una aplicaciónde segmentación automática de imágenes de resonancia magnética que sirvacomo apoyo a los cirujanos a la hora de realizar un proceso de cirugíaendoscópica endonasal transesfenoidal, esta aplicación permitirá identificarautomáticamente algunas de las estructuras anatómicas a evitar durante laoperación para prevenir lesiones en el paciente.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/53670
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/53670
LA spa
NO Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
DS UVaDOC
RD 21-nov-2024